RIPOC - 二枚の画像間の傾きと縮尺を求める

Products Using Phase-Based Image Matching(ページの下の方に日本語文章)辺りを参考にOpenCVのphaseCorrelateとwarpPolarを使って書いてみた。

縮尺についてはあまり芳しくない。
入力は同一サイズの正方形であること。

def ripoc(a, b, m = None):
    g_a = np.asarray(cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 'float')
    g_b = np.asarray(cv2.cvtColor(b, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 'float')

    h, w = g_a.shape
    hy = np.hanning(h)
    hx = np.hanning(w)
    hw = hy.reshape(h, 1)*hx
    
    f_a = np.fft.fftshift(np.log(np.abs(np.fft.fft2(g_a*hw))))
    f_b = np.fft.fftshift(np.log(np.abs(np.fft.fft2(g_b*hw))))

    if not m:
        l = np.sqrt(w*w + h*h)
        m = l/np.log(l)

    center = (w/2, h/2)
    flags = cv2.INTER_LANCZOS4 + cv2.WARP_POLAR_LOG
    p_a = cv2.warpPolar(f_a, (w, h), center, m, flags)
    p_b = cv2.warpPolar(f_b, (w, h), center, m, flags)
    (x, y), e = cv2.phaseCorrelate(p_a, p_b, hw)

    angle = y*360/h
    scale = (np.e)**(x/m)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
    t_b = cv2.warpAffine((g_b), M, (w, h))
    (x, y), e = cv2.phaseCorrelate(g_a, t_b)

    return x, y, angle, scale

素材はLena。Mandrill。(2021-10-18変更)
元画像を0.75倍、時計回りに12度回転、右に15ピクセル、下に10ピクセル移動したものと比較した。

img1 = cv2.imread("mandrill.png")
img2 = cv2.imread("mandrill-s.png")

x, y, angle, scale = ripoc(img1, img2)
print(x, y, angle, scale)

23.06948108485352 8.047739170155523 12.017118263688051 1.3187003682512768

h, w, ch = img1.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((w/2,h/2), angle, scale)
M[0][2] -= x
M[1][2] -= y

dst = cv2.warpAffine(img2, M, (w, h))
cv2.imwrite("mandrill-t.png", dst)